## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567

## Pemodelan Prediksi Harga Ethereum (Atribut: Open, High dan Low) dengan Algoritma Extreme Learning Machine
Kasliono 1* , Niken Candraningrum 2 , Kartika Sari 1
1 Fakultas MIPA, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1,* kasliono@siskom.untan.ac.id, 2 nikenc@informatika.untan.ac.id, 3 kartika.sari@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: kasliono@siskom.untan.ac.id Submitted: 03/06/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Harga cryptocurrency seperti Ethereum sering mengalami fluktuasi yang tinggi dan sulit untuk diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga Ethereum menggunakan algoritma Extreme Learning Machine (ELM) yang merupakan metode pembelajaran  mesin  yang  cepat  dan  efisien.  Data  harga  Ethereum  dikumpulkan  dari  CoinMarketCap  dengan  scraping  data menggunakan  CoinmarketCap  Scraper  dari  library  cryptocmd  menggunakan  python.  Sebuah  model  ELM  dibangun  dengan mengganti jumlah dari hidden node untuk menentukan model prediksi yang optimum dari harga Ethereum berdasarkan rata-rata MAPE terkecil. Performa model dievaluasi dengan menggunakan mean absolute percentage error (MAPE) pada data test set. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ELM yang dibangun dapat memprediksi harga Ethereum dengan akurasi  96.96%. MAPE yang diperoleh adalah sebesar  3.035334%, dengan 9 hidden node pada model arsitektur jaringan ELM yang dibangun. Hal ini menunjukkan bahwa model dapat menjelaskan  sekitar 96.96% variasi data harga Ethereum. Oleh karena itu, model ELM dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan investasi.
Kata Kunci: Blockchain; Cryptocurrency; ELM; Ethereum; ETH; Extreme Learning Machine; Prediksi
Abstract− The price of cryptocurrencies such as Ethereum often experiences high fluctuations and is difficult to predict. This study aims  to  predict Ethereum  prices  using the  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  algorithm  which  is  a  fast  and efficient  machine learning method. Ethereum price data is collected from CoinMarketCap by scraping the data using CoinmarketCap Scraper from the cryptocmd library using Python. An ELM model is built by changing the number of hidden nodes to determine the optimal prediction model of Ethereum prices based on the smallest average MAPE. Model performance was evaluated using the mean absolute percentage error (MAPE) on the test data set. The results show that the ELM model built can predict Ethereum prices with an accuracy of 96.96%. The MAPE obtained is 3.035334%, with 9 hidden nodes in the ELM network architecture model that was built. This shows that the model can explain about 96.96% of the variation in Ethereum price data. Therefore, the ELM model can be used as an aid in making investment decisions.
Keywords : Blockchain; Cryptocurrency; ELM; Ethereum; ETH; Extreme Learning Machine; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  kehidupan  kita  dipengaruhi  oleh  berbagai  aplikasi  karena  kemajuan  yang  semakin  pesat  dalam  teknologi komunikasi  dan  informasi.  Kepentingan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  tidak  hanya  dirasakan  dibidang pendidikan;  kebutuhan  akan  alat  bantu  yang  representatif,  efisien,  dan  efektif  untuk  menyelesaikan  masalah  yang terkendala  oleh  teknologi  ini  juga  dirasakan  diberbagai  bidang  kehidupan  lainnya.  Dengan  demikian,  teknologi komunikasi dan informasi saat ini menjadi lebih penting daripada yang sebelumnya [1]. Tidak dapat disangkal bahwa perkembangan  pesat  teknologi  informasi  adalah  salah  satu  faktor  utama  yang  menyebabkan  era  globalisasi berkembang  lebih  cepat.  Internet,  perdagangan  elektronik,  pertukaran  data,  kantor  virtual,  dan  banyak  lagi  telah melampaui  batas  fisik  antara  negara. Cryptocurrecy sebagai  pengganti  mata  uang  konvensional  adalah  salah  satu perkembangan ekonomi terbaru [2].
Mata  uang  kripto ( cryptocurrency ),  juga  dikenal  sebagai  mata  uang  virtual  atau  digital,  adalah  produk  dari kemajuan teknologi keuangan. Mata uang digital semakin populer sebagai metode pembayaran online. Mata uang ini dibuat  untuk  menawarkan  kemudahan  dan  keamanan  pembayaran.  Mata  uang  digital  bernama cryptocurrency menggunakan  sistem  kriptografi  untuk  setiap  transaksi  data  tanpa  memerlukan  pihak  ketiga  [3].  Meski  banyak peminatnya, berinvestasi pada aset kripto juga memiliki resiko yang cukup besar, karena pergerakan harga yang tidak menentu dan sulitnya untuk memprediksi. Pada dasarnya investor atau trader hanya melakukan trasaksi secara intuitif, yang membuat banyak orang  terjebak dan karena kesalahan dalam mengambil keputusan jual beli aset kripto [4].
Semakin  banyak  orang  yang  berinvestasi  dalam cryptocurrency (aset  kripto)  saat  ini  membuat  blockchain menjadi perhatian besar. Pada dasarnya, blockchain adalah buku besar digital yang datanya tidak dapat diganti atau diubah.  Dengan  demikian,  blockchain  memiliki  kemampuan  untuk  memastikan  dan  menyimpan  validasi  transaksi yang transparan,  cepat  dan aman.  Di masa  mendatang, blockchain  mungkin memiliki  peran yang signifikan dalam pendidikan,  pemerintahan,  ekonomi  dan  kesehatan,  dan  akan  menciptakan  banyak  potensi.  Menurut  riset  PwC, teknologi blockchain memiliki potensi untuk meningkatkan ekonomi dunia sebesar US$ 1,76 triliun pada tahun 2030. Sektor pendidikan, kesehatan dan administrasi publik akan mendapatkan keuntungan yang paling besar [5].
Tidak seperti mata uang digital lainnya yang dapat diterbitkan secara terpusat, diedarkan dalam komunitas atau lokasi geografis, atau terkait dengan mata uang fiat atau organisasi yang menerbitkannya, cryptocurrency memiliki karakteristik yang sangat berbeda. Teknologi blockchain yang digunakan oleh cryptocurrency , seperti Bitcoin, adalah buku besar terdistribusi terbuka ( open distributed ledger ) yang mencatat tindakan transaksi. Ini memecahkan masalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
pengeluaran  ganda  dan  tidak  memerlukan  pihak  ketiga  yang  tepercaya.  Desentralisasi  memungkinkan  teknologi Blockchain untuk meningkatkan kapasitas, keamanan yang lebih baik, dan pembayaran yang lebih cepat. Beberapa dari  fitur  ini  berada  di  daftar  teratas  kekurangan  sistem  keuangan  tradisional.  Akibatnya, blockchain dan cryptocurrency telah menjadi dua topik yang paling mendesak [6].
Salah satu aset kripto yang memiliki banyak peminat adalah Ethereum (ETH), namun para investor kesulitan dalam menentukan waktu untuk membeli atau menjual ETH yang mereka ingin beli atau miliki. Karena harga yang begitu sangat fluktuatif dimana peminat dari ETH berasal dari berbagai negara sehingga tingkat resiko yang dihadapi sangat  besar,  karena  hal  tersebut  diperlukan  sebuah  model  yang  dapat  memprediksi  nilai  atau  harga  Ethereum berdasarkan  data-data  dan  variable  tertentu  menggunakan  Algoritma Extreme  Learning  Machine (ELM),  sehingga para  investor  dapat  menggunakan  sebagai  referensi  sebelum  membeli  atau  menjual  ETH  yang  dimiliki.  Dengan menggunakan  hasil  prediksi  sebagai  referensi,  maka  diharapkan  dapat  menguangi  resiko  kerugian  yang  mungkin dialami akibat membeli atau menjual aset kripto yang dimiliki.
Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah salah satu bagian dari cabang ilmu artificial intelligence (AI) yang meniru pola kerja jaringan syaraf ( Neural Network ) pada makhluk hidup dalam proses penyelesaian masalah [7],[8]. Beragam metode telah dikembangkan dalam JST dan salah satu metode yang dikembangkan tersebut adalah Extreme Learning Machine (ELM)  [9].  ELM  adalah  metode  pembelajaran  maju  ( Feedforward )  yang  didasarkan  pada  teori  matriks matematika. ELM menawarkan solusi pembelajaran dengan waktu pembelajaran relative cepat pada jaringan syaraf tiruan (JST). ELM memiliki algoritma yang sederhana yang memiliki kemampuan belajar yang sangat cepat dengan tingkat kesalahan ( error ) yang sangat kecil [10].
Model  prediksi  yang  akan  dibuat  menggunakan  metode Extreme  Learning  Machine (ELM).  ELM menggunakan  konsep  single  hidden  layer  feed  forward  networks  (SLFNs).  SLFNs  dimaksudkan  untuk  mengatasi kelemahan metode jaringan syaraf tiruan feed forward, khususnya proses learning speed. ELM dapat digunakan untuk mengatasi masalah peramalan dalam waktu yang sangat cepat, juga mudah untuk diaplikasikan pada masalah-masalah kompleks dan diterapkan pada kehidupan nyata [11]. Karena hal tersebutlah maka dipilih metode ini sebagai metode dalam memprediksi harga ethereum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam Penelitian, terdapat beberapa tahapan-tahapan yang akan dilakukan seperti pengumpulan data, pre-processing data, alokasi data, desain model ELM, pelatihan data, pengujian data, dan evaluasi model. Berikut tahapan-tahapan dalam sistem prediksi harga Ethereum menggunakan penerapan metode algoritma Extreme Learning Machine (ELM) yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data dan Pre-processing Data
Seluruh data yang akan digunakan berasal dari data historis harian Ethereum dari laman resmi  coinmarketcap.com yang berjumlah 424 data dari tanggal 1 Januari 2022 sampai 29 Mei 2023, setiap data memiliki 3 atribut seperti Open , High ,  dan Low .  Data  harga  Ethereum  dikumpulkan  dari  CoinMarketCap  dengan  scraping  data  menggunakan CoinmarketCap Scraper dari library cryptocmd menggunakan python. Data yang akan menjadi Output dari rancangan sistem adalah nilai terakhir harian dari Ethereum yaitu harga Ethereum pada Open , High , dan Low .
Pengumpulan Data Preprocessing Data Pelatihan Data Desain Model ELM Pengujian Data Evaluasi Model

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
Kemudian,  data  yang  diperoleh  akan  masuk  ke  tahap  selanjutnya  yaitu pre-processing data  yaitu  tahap pemrosesan  pengubahan  data  mentah  menjadi  ke dalam  bentuk  yang  dibutuhkan  dan  lebih  mudah dipahami.  Data yang diperoleh dibagi menjadi 2, yaitu data training sebanyak 318 data dan data testing sebanyak 106 data.

## 2.3 Extreme Learning Machine (ELM)
Algoritma  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  merupakan  salah  satu  kategori  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan feedforward  network  [9].  Metode  ELM  dibuat  untuk  mengatasi  kelemahan-kelemahan  dari  jaringan  syaraf  tiruan feedforward  terutama  dalam  learning  speed  karena  menggunakan  algoritma gradient  descent untuk  proses pembelajarannya. Algoritma pembelajaran gradient descent memerlukan iterasi untuk menemukan nilai-nilai bobot pada jaringan yang tepat sehingga membutuhkan waktu pelatihan yang lama. Beberapa parameter yang dibutuhkan untuk pelatihan, seperti laju pembelajaran dan kondisi penghentian, harus ditentukan dengan tepat melalui beberapa percobaan untuk  mendapatkan hasil  pelatihan yang baik. Pemilihan nilai laju pembelajaran yang terlalu kecil akan membutuhkan waktu yang lama untuk mencapai konvergen, namun jika nilainya terlalu besar menyebabkan algoritma menjadi  tidak  stabil,  kondisi  penghentian  yang  tidak  tepat  juga  dapat  menyebabkan  kondisi over  fitting yang menyebabkan kemampuan generalisasi network menurun [12]. ELM mampu melakukan pelatihan dalam waktu yang jauh lebih cepat ( extreme learning ) dibanding algoritma gradient decent karena tidak memerlukan iterasi. Parameter pada hidden node (bobot dan bias) dapat ditentukan di awal secara random dan nilainya tidak perlu diubah-ubah selama pelatihan melalui proses iterasi. Selanjutnya bobot dari hidden layer ke output layer ditentukan secara analitis menggunakan invers matriks moore penrose . ELM juga mampu menghasilkan kemampuan generalisasi  yang baik  karena ELM tidak hanya berusaha untuk meminimalkan error , namun juga norm of weight ‖𝛽‖ . [9], [13]. Arsitektur yang digunakan merupakan jaringan syaraf feedforward network dengan single hidden layer , terdiri dari 3 layer yaitu lapisan input , lapisan tersembunyi ( hidden layer ) dan lapisan output . Berikut merupakan arsitektur ELM yang terlihat pada Gambar 2 dimana 𝑏 adalah bias pada hidden node .
y 1 y 2 z 1 z 2 z 3 b x 1 x 2 Output Layer Hidden Layer Input Layer w β x 6 z 10 y 3
Gambar 2. Arsitektur Jaringan ELM
Pada penelitian ini, arsitektur yang digunakan terdiri dari jumlah hidden node antara 1 hingga 10 hidden node yang ditentukan setelah dilakukan percobaan dan perhitungan rata-rata MAPE, kemudian dipilih jumlah hidden node dengan nilai MAPE terkecil. Terdapat 3 output node , dimana 𝑦 1 adalah hasil prediksi harga Open Ethereun, 𝑦 2 adalah hasil prediksi harga High Ethereum dan 𝑦 3 adalah hasil prediksi harga Low Ethereum. Untuk input layer ( 𝑥 𝑖 ) adalah harga  Ethereum  pada Open,  High dan Low yang  jumlah  input  node-nya  tergantung  pada  banyaknya  data  yang digunakan untuk melakukan prediksi, pada penelitian ini data yang digunakan saat training adalah 3 hari seperti yang terlihat pada (Gambar 2) yang merupakan data harga ETH pada 2 hari pertama sebagai input , kemudian data pada hari ke-3 digunakan sebagai target saat proses training , selanjutnya bobot dari hasil training tersebut akan digunakan untuk prediksi hari ke-4 dengan menggunakan data 3 hari sebelum yang akan diprediksi.
Data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  SLFN  terdiri  atas  pasangan  data  input  dan  data  output (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) untuk jumlah 𝑁 sampel yang berbeda, dimana 𝒙 𝑖 = [𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , … , 𝑥 𝑖𝑑 ] 𝑇 𝜖𝑅 𝑑 , dan 𝒚 𝑖 = [𝑦 𝑖1 , 𝑦 𝑖2 , … , 𝑦 𝑖𝑚 ] 𝑇 𝜖𝑅 𝑚 . Standar SLFN dengan 𝐿 jumlah hidden node dan fungsi aktivasi 𝐺(𝑥) direpresentasikan secara matematis sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = ∑ 𝛽 𝑖 𝐺(𝒘 𝑖 . 𝒙 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) 𝐿 𝑖=1 = 𝒚 𝑗 , 𝑗 = 1, … , 𝑁 (1)
Dimana 𝒘 𝑖 = [𝑤 𝑖1 , 𝑤 𝑖2 , … , 𝑤 𝑖𝐿 ] 𝑇 merupakan  vektor  bobot  yang  menghubungkan  hidden  node  ke- 𝑖 dengan input node. 𝛽 𝑖 = [𝛽 𝑖1 , 𝛽 𝑖2 , … , 𝛽 𝑖𝑚 ] 𝑇 adalah vektor bobot yang menghubungkan hidden node ke- 𝑖 dengan output node, dan 𝑏 𝑖 adalah bias dari hidden node ke- 𝑖 . 𝒘 𝑖 . 𝒙 𝑗 dinotasikan sebagai inner product dari 𝒘 𝑖 dan 𝒙 𝑗 .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
Pada input layer , hidden node , dan output layer pada ELM disarankan dalam bentuk  “genersalized” single- hidden  layer  feedfordward  networks (SLFN). Hidden  layer tidak  menjadi  neuron  yang  sama  pada  jaringan  ini [14],[15],[16]. Output dari fungsi ELM untuk generalized SLFN direpresentasikan oleh persamaan (2). [17],[18],[19].
𝑓(𝑥) = ∑ 𝛽 𝑖 𝑔(𝒘 𝒊 , 𝒙 𝒋 , 𝑏 𝑖 ) 𝐿 𝑖=1 = 𝒉(𝒙) ∙ 𝛽 𝑖 , (2)
Sehingga persamaan (2) dapat ditulis secara lengkap dalam bentuk perkalian matriks pada persamaan (3).
𝐻𝛽 = 𝑌 (3)
Dimana  nilai  vektor ℎ(𝑥) dihitung  untuk  semua  data  yang  ada  sehingga  akan  didapatkan  matriks 𝐻 yang merupakan  matriks  keluaran  dari  hidden  layer,  seperti  pada  persamaan  (4).  Untuk  matriks  bobot 𝛽 yang menghubungkan  hidden  layer  dengan  output  layer  seperti  pada  persamaan  (5).  Sedangkan  Matriks 𝑌 merupakan matriks target dari data latih seperti pada persamaan (6).
𝐻 = [ ℎ(𝑥 1 ) ⋮ ℎ(𝑥 𝑁 ) ] = [ 𝐺(𝑤 1 . 𝑥 1 + 𝑏 1 ) ⋯ 𝐺(𝑤 𝐿 . 𝑥 1 + 𝑏 𝐿 ) ⋮ ⋮ ⋮ 𝐺(𝑤 1 . 𝑥 𝑁 + 𝑏 1 ) ⋯ 𝐺(𝑤 𝐿 . 𝑥 𝑁 + 𝑏 𝐿 ) ] 𝑁×𝐿 (4)
𝛽 = [ 𝛽 1 𝑇 ⋮ 𝛽 𝐿 𝑇 ] 𝐿×𝑚 (5) 𝑌 = [ 𝑦 1 𝑇 ⋮ 𝑦 𝑁 𝑇 ] 𝑁×𝑚 (6)
Pada  ELM  bobot  input  dan  bias  ditentukan  secara  random,  maka  untuk  mencari  nilai  bobot  output  yang menghubungkan hidden layer dengan output layer ditentukan dengan persamaan (7).
𝛽 = 𝐻 † 𝑌 (7)
Dimana  matriks  invers 𝐻 † merupakan  matriks  output 𝐻 yang  nilai  inversnya  diperoleh  dengan  persamaan invers matriks moore penrose generalized inverse.
𝐻 † = (𝐻 𝑇 𝐻) −1 𝐻 𝑇 (8)
Secara  lebih  ringkas,  algoritma  ELM  dengan  SLFN  dapat  dimodelkan  dengan  langkah  sebagai  berikut [20],[12],[21],[22].
Input : Data training (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) dengan 𝑥 𝑖 = [𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , … , 𝑥 𝑖𝑑 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑑 dan 𝑦 𝑖 = [𝑦 𝑖1 , 𝑦 𝑖2 , … , 𝑦 𝑖𝑚 ] 𝑇 ∈ 𝑅 𝑚 . 𝐿 adalah banyak hidden node/neuron dan fungsi aktivasi 𝐺(𝑥) . a. Tentutkan vektor bobot 𝑤 𝑖 dan bias 𝑏 𝑖 secara random, untuk 𝑖 = 1,2, … , 𝐿 . b. Hitung matriks 𝐻 yang merupakan nilai pada node di hidden layer , dengan menggunakan persamaan (4). c. Hitung matriks Invers Moore Penrose Generalized 𝐻 † menggunakan persamaan (8). d. Hitung matriks bobot output 𝛽 yang merupakan bobot menuju output node menggunakan persamaan (7), dimana 𝑌 diperoleh dengan persamaan (6).
Output : Sebuah Single hidden layer Feedforward neural Network (SLFN) dengan vektor bobot output 𝛽 dan vektor bobot 𝑤 𝑖 dan bias 𝑏 𝑖 yang ditentukan secara random . Untuk setiap input 𝑥 𝑖 ∈ 𝑅 𝑑 nilai output dari 𝑦 dapat hitung menggunakan persamaan (1). Dimana 𝑤 𝑖 , 𝑏 𝑖 dan fungsi aktivasi 𝐺(𝑥) adalah input , serta vektor bobot 𝛽 adalah output dari algoritma ELM.

## 2.4 Pelatihan Data (Data Training)
Pelatihan data pada metode Extreme Learning Machine (ELM) berguna untuk membentuk model dan pelatihan yang akurat  dalam  melakukan  prediksi.  Berikut  adalah  beberapa  tahapan  pelatihan  data.  Pada  penelitian  ini  untuk  data trainig berjumlah 318 data. a. Menghasilkan atau menentukan nilai bobot dan bias pada hidden node (𝑤 𝑖 . 𝑏 𝑖 ) 𝑖=1 𝐿 . Nilai-nilai ini diperoleh secara acak ( random ) dalam rentang 0 hingga 1. Nilai bobot mewakili kekuatan koneksi antar neuron, sedangkan nilai bias mewakili ambang di mana neuron diaktifkan.
b. Memperoleh nilai output dari lapisan tersembunyi ( 𝐻 ) menggunakan fungsi aktivasi hidden node 𝐺(𝑤 𝑖 . 𝑥 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) dalam bentuk matriks.
c. Memperoleh  nilai  output  dari  lapisan  tersembunyi  ( 𝐻 )  menggunakan  fungsi  aktivasi.  Fungsi  aktivasi  yang digunakan dalam hal ini adalah fungsi aktivasi linier (𝑦 = 𝑥) . Nilai keluaran dari lapisan tersembunyi kemudian diteruskan sebagai masukan ke lapisan ( layer ) berikutnya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
d. Tentukan matriks Moore Penrose PseudoInverse menggunakan persamaan (8).
e. Hitung matriks output weight menggunakan persamaan (7).

## 2.5 Pengujian Data (Data Testing)
Testing Data adalah proses dimana hasil prediksi divalidasi dan algoritma ELM dievaluasi berdasarkan pelatihan data yang  dilakukan  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  digunakan  106  data  sebagai  data testing .  Langkah-langkah  dalam proses  ini  mirip  dengan  proses  pelatihan,  tetapi  tidak  ada  perhitungan pseudo-invers  Moore-Penrose dan  bobot keluaran. Berikut langkah-langkah dalam proses pengujian:
1. Menghitung output hidden layer vektor ℎ(𝑥) menggunakan fungsi aktivasi hidden node 𝐺(𝑤 𝑖 . 𝑥 𝑗 + 𝑏 𝑖 ) yang telah ditentukan dan nilai bobot (𝑤 𝑖 . 𝑏 𝑖 ) 𝑖=1 𝐿 yang diperoleh dari proses pelatihan. 2. Menghitung nilai vektor output menggunakan 𝑓(𝑥) = ℎ(𝑥)𝛽 dengan 𝛽 adalah matriks bobot dari hidden node ke output node yang diperoleh dari proses pelatihan.
3. Hitung  selisih  nilai  hasil peramalan yang diperoleh  dengan persamaan (2)  dan data aktual menggunakan  Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan persamaan (9).

## 2.6 Evaluasi Model
Salah satu metode untuk menemukan nilai absolut dari selisih antara nilai prediksi dan nilai observasi dibagi dengan data observasi, atau data aktual, adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kemudian, nilai ini ditampilkan dengan persentase. MAPE menunjukkan seberapa besar kesalahan peramalan dibandingkan dengan nilai sebenarnya (data aktual) dari data runtun waktu. Semakin kecil nilai presentasi kesalahan ( percentage error ) pada MAPE, maka semakin akurat hasil peramalan tersebut. Rumus MAPE dilihat pada persamaan (9). [23],[24],[25],[26],[27],[22].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑁 ∑ | 𝑝 𝑗 − 𝑦 𝑗 𝑦 𝑗 | 𝑁 𝑗=1 × 100% (9)
dimana 𝑁 : banyak periode ramalan (1 periode), 𝑝 𝑗 : data output ke- 𝑗 (prediksi harga ethereum), 𝑦 𝑗 : data harga Ethereum aktual ke- 𝑗 (data testing ).
Besar kecilnya kemampuan peramalan dalam penelitian ini ditentukan oleh kecilnya persentase kesalahan yang diperoleh dari proses pengujian, semakin rendah kesalahan yang dicapai maka semakin tinggi nilai akurasinya dan semakin baik kemampuan peramalannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  eksperimen  untuk  menguji  dengan  mengubah  ukuran hidden  node untuk memprediksi setiap hari pada data pengujian. Kemudian akan terlihat eksperimen mana yang memiliki performa baik berdasarkan MAPE yang diperoleh dari masing-masing eksperimen tersebut.
Hasil  eksperimen  diperoleh  dengan  mengubah  ukuran hidden  node ke  jaringan.  Selanjutnya  mengukur keakuratan hasil prediksi  terhadap data  aktual untuk semua data pengujian dengan menghitung MAPE semua data pada  hari  yang  diprediksi.  Terdapat  10  eksperimen  dimana  satu  eksperimen  memiliki  ukuran hidden  node yang berbeda dengan 1000 kali pengulangan untuk setiap percobaan kemudian didapatkan rata-rata MAPE. Pengulangan diperlukan  karena  parameter  pada hidden  node (bobot  dan  bias)  ditentukan  di  awal  secara  acak.  Oleh  karena  itu, dengan melakukan pengulangan akan diperoleh hasil pengukuran error yang optimal ( Average MAPE).

## 3.1 Prediksi Harga Ethereum dengan ELM
Langkah  awal  dalam  prediksi  menggunakan  ELM  adalah  menentukan input pada input  layer ,  dalam  skenario  ini digunakan data pada Tabel 1, dimana yang menjadi input adalah harga ETH pada tanggal 1 april 2022 dengan atribut Open, High dan Low secara berurutan adalah 𝑥 1 , 𝑥 2 dan 𝑥 3 . Kemudian disusul dengan data pada tanggal 2 april 2022 sebagai 𝑥 4 , 𝑥 5 dan 𝑥 6 . Data pada tanggal 3 april 2022 adalah Target (y), yaitu 𝑦 1 , 𝑦 2 dan 𝑦 3 , dimana 𝑦 1 untuk atribut harga Open , 𝑦 2 untuk atribut harga High dan 𝑦 3 untuk atribut harga Low .
Tabel 1. Nilai Input (x) dan Target (y) saat Training Date Open High Low 01/04/2022 3282.576 3467.556 3223.891304 02/04/2022 3449.789 3521.285 3442.00016 03/04/2022 3444.811 3573.96 3421.259779
Selanjutnya, menentukan matriks nilai bobot input dan bias secara random dengan range nilai random [0, 1]. Pada skenario  ini jumlah hidden node .adalah 3 node . Sehingga diperoleh nilai bobot dan bias seperti yang terlihat pada Tabel 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
Tabel 2. Nilai bobot dan bias antara input layer dan hidden layer
𝑤 ij 𝑤 i1 𝑤 i2 𝑤 i3 𝑤 1j 0.313383 0.733131 0.5463 𝑤 2j 0.109798 0.816029 0.226013 𝑤 3j 0.534772 0.302178 0.112081 𝑤 4j 0.910303 0.961085 0.457725 𝑤 5j 0.881861 0.89695 0.478305 𝑤 6j 0.398973 0.534844 0.130365 bj 0.986665 0.695955 0.554647
Selanjutnya  dihitung  matriks 𝐻 dengan  menggunakan  persamaan  (4).  Sehingga  diperoleh  matriks 𝐻 yang merupakan matriks keluaran dari hidden layer .

## 𝐻 = [10753.3694   14525.9547   6650.8919]
Langkah  ketiga  adalah  mencari  nilai  bobot output antara hidden  layer dan output  layer .  Persamaan  invers matriks yang digunakan adalah invers matriks moore penrose dari  matriks 𝐻 yang merupakan matriks output dari hidden layer yang dinotasikan dengan 𝐻 † . Dengan mengunakan persamaan (8), maka diperoleh invers dari matriks 𝐻 ,  selanjutnya  mengalikan  matriks  invers 𝐻 † dengan  nilai  target  untuk  memperoleh  nilai  bobot 𝛽 dengan menggunakan persamaan (7). Diperoleh Nilai bobot output 𝛽 seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai bobot output 𝛽 𝑦 1 𝑦 2 𝑦 3 𝛽 11 = 0.0998 𝛽 12 = 0.1036
𝛽 13 = 0.0991 𝛽 21 = 0.1349 𝛽 22 = 0.1399
𝛽 23 = 0.1340 𝛽 31 = 0.0617 𝛽 32 = 0.0640
𝛽 33 = 0.0613
Kemudian,  untuk  prediksi  bobot  output 𝛽 pada  Tabel  3  akan  digunakan  dalam  proses testing .  Langkahnya hampir sama dengan proses pelatihan, perbedaannya adalah setelah menentukan matriks 𝐻 , maka dapat ditentukan hasil prediksi dengan persamaan (3) menggunakan nilai bobot output 𝛽 yang diperoleh saat pelatihan. Sehingga dapat diprediksi harga Ethereum pada tanggal 4 April 2022, dimana data hasil prediksi dan data aktual dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Prediksi dan Aktual Harga ($) Ethereum Date Open High Low Prediksi Aktual Prediksi Aktual Prediksi Aktual 04/04/2022  3510.377  3522.365  3641.985 3535.148 3486.378  3422.001
Cara yang sama dilakukan untuk seluruh proses eksperimen dalam penentuan jumlah hidden node yang optimal dalam prediksi harga Ethereum. Kemudian data hasil prediksi dibandingkan dengan data aktual dengan menghitung MAPE  menggunakan  persamaan  (9).  Selanjutnya,  dihitung  nilai  MAPE  untuk  setiap  atribut  harga yang  diprediksi ( Open , High , dan Low ) kemudian dihitung rata-rata MAPE untuk setiap atribut pada masing-masing eksperimen.
3.2 Rata-Rata MAPE pada Semua Eksperimen
Pada tahap ini, dilakukan pengujian banyaknya hidden node pada hidden layer untuk mengetahui pengaruh banyaknya node terhadap hasil prediksi. Dilakukan pengujian dengan mengganti banyak hidden node antara 1 hidden node hingga 10 hidden node , selanjutnya menghitung rata-rata dari MAPE pada tiap eksperimen, dimana untuk tiap eksperimen dilakukan 1000 kali perulangan untuk mendapatkan rata-rata MAPE yang lebih smooth . Hasilnya dapat terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rata-rata MAPE pada setiap eksperimen Eksperimen ke- Ukuran Hidden Node Rata-Rata MAPE (%) 1 1 3.056715 2 2 3.045222 3 3 3.041058 4 4 3.038406 5 5 3.037519 6 6 3.036067 7 7 3.035968 8 8 3.035482 9 9 3.035334

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
10 10 3.035816
Kemudian plot grafik dari rata-rata MAPE pada seluruh eksperimen setelah dilakukan perulangan sebanyak 1000 kali yang dapat terlihat pada Gambar 3. Pada gambar tersebut terlihat bahwa nilai rata-rata MAPE mengalami penurunan seiring dengan penambahan jumlah hidden node . Namun, ada kemungkinan bahwa jumlah hidden node terbesar tidak selalu memiliki rata-rata MAPE terkecil, dari hasil eksperimen pada penelitian ini terlihat bahwa ukuran hidden node yang memiliki rata-rata MAPE terkecil adalah 9 hidden node yaitu sebesar 3.035334%. Dari eksperimen yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  juga  terlihat  meski  rata-rata  MAPE  terkecil  adalah  9 hidden  node ,  tetapi  tidak terjadi perbedaan nilai rata-rata MAPE yang signifikan untuk seluruh ukuran hidden node .
Gambar 3. Grafik Rata-Rata MAPE untuk setiap ukuran Hidden Node

## 3.3 Model Prediksi
Dari  hasil pengujian yang telah dilakukan pada tiap banyaknya hidden node yang berbeda, model yang dihasilkan oleh ELM dengan 9 hidden node memiliki nilai error (MAPE) yang kecil dalam melakukan prediksi. Model jaringan syaraf tiruan ELM dengan 9 hidden node mampu menghasilkan nilai prediksi dengan nilai rata-rata MAPE sebesar 3.035334%. Hasil terbaik dari ELM didapatkan dengan 9 hidden node pada arsitektur jaringan ELM yang digunakan untuk prediksi, artinya untuk memprediksi harga Ethereum pada Open, High dan Low hari berikutnya menggunakan 9 hidden node pada arsitektur jaringan ELM yang digunakan untuk prediksi.
(a) (b)
Gambar 4. Grafik Data Aktual dan Grafik Hasil Prediksi Harga ETH
Dengan  menggunakan  model  yang  telah  dihasilkan,  prediksi  dapat  dilakukan  untuk  semua  data testing . Sehingga diperoleh hasil prediksi seperti pada Gambar 4. Berdasarkan hidden node optimum yang telah digunakan untuk  memprediksi,  dapat  dikatakan  bahwa  untuk  memprediksi  harga  Ethereum  ukuran hidden  node akan memberikan pengaruh terhadap hasil prediksi, sehingga diperlukan pemodelan arsitektur ELM yang akan digunakan untuk melakukan prediksi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
(a) (b) (c) Gambar 5. Grafik Harga Open , High dan Low ETH
Pada Gambar 5 untuk Harga Open , High dan Low terlihat memiliki pola yang serupa. Sehingga hasil prediksi untuk tiap atribut tersebut juga memiliki pola yang serupa, jika disandingkan antara hasil prediksi dan data aktual dari ketiga atribut tersebut, terlihat pola yang serupa juga. Hal ini dipengaruhi oleh ukuran data testing atau penentuan nilai input pada proses pelatihan ( window size ). Sehingga dapat dikatakan bahwa model ELM yang dibuat bisa digunakan untuk memprediksi harga Ethereum.

## 4. KESIMPULAN
Dari penilitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa, banyak hidden node yang memiliki error (MAPE) terkecil adalah  arsitektur  jaringan  ELM  dengan  9 hidden  node yang  memiliki  nilai  rata-rata  MAPE  sebesar  3.035334%, sehingga  metode Extreme  Learning  Machine dapat  digunakan  untuk  memprediksi  harga  Ethereum  dengan menggunakan arsitektur SLFN dimana memiliki 9 hidden node . Terlihat pola data yang yang mirip antara data aktual dan hasil prediksi dimana hal tersebut disebabkan oleh ukuran data uji atau penentuan nilai input ( window size ) pada proses training ,  sehingga  nilai  akurasi  pada  penelitian  ini  bisa  dioptimumkan  dengan  melakukan  perubahan  pada ukuran data uji dan penentuan nilai input saat proses training . Kemudian, penelitian ini tidak melakukan eksperimen terhadap perbedaan window size yaitu sebagai jumlah dari input node serta pengukuran running time untuk melihat ukuran hidden node yang memiliki running time optimum, sehingga dapat dilakukan penelitian lebih lanjut, dengan mengganti ukuran input pada input layer , kemudian melihat apakah ada perbedaan pada nilai akurasi prediksi serta mengukur running time pada masing-masing eksperimen tersebut.

## REFERENCES
[1] R.  Muntaqo,  “Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi  Dalam  Perkembangan  Budaya  Masyarakat,” Pemberlakuan Pembatasan Kegiat. Masy. , pp. 12–20, 2017.
[2] N. Huda and R. Hambali, “Risiko dan Tingkat Keuntungan Investasi Cryptocurrency,” J. Manaj. dan Bisnis Performa , vol. 17, no. 1, pp. 72–84, 2020.
[3] A. R. Ashariansyah, N. Iriawan, and A. Mukarromah, “Pemodelan Harga Cryptocurrency Menggunakan Markov Switching Autoregressive,” Inferensi , vol. 3, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.12962/j27213862.v3i2.7726.
[4] I. G. M. H. PRATAMA, I. W. SUMARJAYA, and N. L. P. SUCIPTAWATI, “Peramalan Harga Bitcoin Dengan Metode Smooth Transition Autoregressive (Star),” E-Jurnal Mat. , vol. 11, no. 2, p. 100, 2022, doi: 10.24843/mtk.2022.v11.i02.p367.
[5] A.  Rahma,  “Daftar  Kelebihan  dan  Kekurangan  Blockchain  yang  Wajib  Kamu  Tahu!,” TokoNews ,  2022. https://news.tokocrypto.com/2022/02/17/daftar-kelebihan-dan-kekurangan-blockchain-yang-wajib-kamu-tahu/ (accessed Jun. 06, 2023).
[6] D. K. C. Lee, L. Guo, and Y. Wang, “Cryptocurrency: A new investment opportunity?,” J. Altern. Investments , vol. 20, no. 3, pp. 16–40, 2018, doi: 10.3905/jai.2018.20.3.016.
[7] Suyanto, Artificial  Intelligence :  Searching,  Reasoning,  Planning  dan  Learning  Revisi  Kedua ,  Revisi  Ked.  Bandung: Informatika Bandung, 2014.
[8] W. Budiharto, Machine Learning dan Computational Intelligence . Yogyakarta: CV. Andi Offset (Penerbit ANDI), 2016.
[9] G. Huang, Q. Zhu, and C. Siew, “Extreme Learning Machine : A New Learning Scheme of Feedforward Neural Networks,” IEEE Int. Jt. Conf. Neural Networks , vol. 2, pp. 985–990, 2004, doi: 10.1109/IJCNN.2004.1380068.
[10]  U. Mahdiyah, M. I. Irawan, and E. M. Imah, “Study Comparison Backpropogation, Support Vector Machine, and Extreme Learning Machine for Bioinformatics Data,” J. Ilmu Komput. dan Inf. (Journal Comput. Sci. Information) , vol. 1, pp. 53–59, 2015, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.21609/jiki.v8i1.284.
[11]  A. N. Alfiyatin, W. F. Mahmudy, C. F. Ananda, and Y. P. Anggodo, “Penerapan Extreme Learning Machine (Elm) Untuk Peramalan Laju Inflasi Di Indonesia Implementation Extreme Learning Machine for Inflation Forecasting in Indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 179–186, 2018, doi: 10.25126/jtiik.20186900.
[12]  G.-B. Huang, Q.-Y. Zhu, and C.-K. Siew, “Extreme learning machine: Theory and applications,” Neurocomputing , vol. 17, no. 1, pp. 489–501, 2006, doi: 10.1007/s10462-013-9405-z.
[13]  G. Bin Huang, D. H. Wang, and Y. Lan, “Extreme learning machines: A survey,” Int. J. Mach. Learn. Cybern. , vol. 2, no. 2, pp. 107–122, 2011, doi: 10.1007/s13042-011-0019-y.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 95 − 103 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3567
[14]  G. Bin Huang and L. Chen, “Convex incremental extreme learning machine,” Neurocomputing , vol. 70, no. 16–18, pp. 3056– 3062, 2007, doi: 10.1016/j.neucom.2007.02.009.
[15]  G. Bin Huang and L. Chen, “Enhanced random search based incremental extreme learning machine,” Neurocomputing , vol. 71, no. 16–18, pp. 3460–3468, 2008, doi: 10.1016/j.neucom.2007.10.008.
[16]  G.-B. Huang, H. Zhou, X. Ding, and R. Zhang, “Extreme Learning Machine for Regression and Multiclass Classification,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part B , vol. 42, no. 2, pp. 513–529, 2012, doi: 10.1109/TSMCB.2011.2168604.
[17]  G.  Bin  Huang,  X.  Ding,  and  H.  Zhou,  “Optimization  method  based  extreme  learning  machine  for  classification,” Neurocomputing , vol. 74, no. 1–3, pp. 155–163, 2010, doi: 10.1016/j.neucom.2010.02.019.
[18]  M. A. A. Albadr and S. Tiun, “Extreme learning machine: A review,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 12, no. 14, pp. 4610–4623, 2017.
[19]  A. Kumar Patel and S. Kumar Jain, “Arterial Parameters and Elasticity Estimation in Common Carotid Artery Using Deep Learning Approach,” Int. J. Image, Graph. Signal Process. , vol. 11, no. 11, pp. 18–28, 2019, doi: 10.5815/ijigsp.2019.11.03.
[20]  R. Singh and S. Balasundaram, “Application of Extreme Learning Machine Method for Time Series Analysis,” Proc. World Acad. Sci. , vol. 26, no. Part 1, pp. 361–367, 2007, doi: 10.1148/radiology.138.2.7455105.
[21]  A. A. Anbarasa Pandian and R. Balasubramanian, “Analysis on Shape Image Retrieval Using DNN and ELM Classifiers for MRI Brain Tumor Images,” Int. J. Inf. Eng. Electron. Bus. , vol. 8, no. 4, pp. 63–72, 2016, doi: 10.5815/ijieeb.2016.04.08.
[22]  Kasliono, Suprapto, and F. Makhrus, “Point Based Forecasting Model of Vehicle Queue with Extreme Learning Machine Method and Correlation Analysis,” Int. J. Intell. Syst. Appl. , vol. 13, no. 3, pp. 11–22, 2021, doi: 10.5815/ijisa.2021.03.02.
[23]  I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[24]  H. Sarjono and B. S. Abbas, Forecasting: Aplikasi Penelitian Bisnis QM for Windows vs MINITAB vs MANUAL . Bogor: Mitra Wacana Media, 2017.
[25]  P. M. Swamidass, Ed., “MAPE (mean absolute percentage error)MEAN ABSOLUTE PERCENTAGE ERROR (MAPE),” in Encyclopedia of Production and Manufacturing Management , Boston, MA: Springer US, 2000, p. 462.
[26]  U. Khair, H. Fahmi, S. Al Hakim, and R. Rahim, “Forecasting Error Calculation with Mean Absolute Deviation and Mean Absolute Percentage Error,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012002.
[27]  Fahirah and L. Wulandari, “The Implementation of Least Square Method on the Palm Shells Sales Forecasting Application,” Int. J. Inf. Eng. Electron. Bus. , vol. 12, no. 5, pp. 1–13, 2020, doi: 10.5815/ijieeb.2020.05.01.